TED2009
Juan Enriquez: The next species of human
Juan Enriquez o nowej zdumiewającej nauce
Filmed:
Readability: 3.4
3,584,967 views
Juan Enriquez jest zdania, że nawet w czasie gdy największe banki toną, fundamentalna zmiana jest jeszcze przed nami. Jednak nie wypatrzysz jej w kolejnym głosowaniu, czy na giełdzie. Nadejdzie ze strony laboratoriów naukowych, obiecując sprawniejsze ciała i bystrzejsze umysły. Nasze dzieci będą... inne.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
There's a great big elephant in the room called the economy.
0
0
3000
W pokoju jest wielki słoń. To gospodarka.
00:16
So let's start talking about that.
1
4000
2000
Rozpocznijmy więc od tego.
00:18
I wanted to give you a current picture of the economy.
2
6000
3000
Chciałem pokazać jak teraz wygląda gospodarka.
00:21
That's what I have behind myself.
3
9000
3000
A wygląda tak jak to, co mam za plecami.
00:24
(Laughter)
4
12000
3000
(śmiech)
00:27
But of course what we have to remember is this.
5
15000
3000
Oczywiście musimy pamiętać o tym: (na ekranie: "kluczem radzenia sobie w kryzysie jest trzymanie oka na sprawach długoterminowych, kiedy wali się nam grunt pod nogami")
00:30
And what you have to think about is,
6
18000
3000
I musicie myśleć o tym,
00:33
when you're dancing in the flames, what's next?
7
21000
3000
że kiedy wali się grunt pod nogami, co będzie dalej?
00:36
So what I'm going to try to do in the next 17 and a half minutes
8
24000
3000
Przez następne 17 i pół minuty spróbuję
00:39
is I'm going to talk first about the flames --
9
27000
2000
opowiedzieć najpierw o zapadającym się gruncie
00:41
where we are in the economy --
10
29000
2000
czyli gdzie jesteśmy z gospodarką
00:43
and then I'm going to take three trends
11
31000
2000
a następnie chcę pokazać trzy trendy
00:45
that have taken place at TED over the last 25 years
12
33000
3000
które były omawiane na TEDzie w ostatnich 25 latach
00:48
and that will take place in this conference
13
36000
2000
i będą omawiane na obecnej konferencji
00:50
and I will try and bring them together.
14
38000
3000
i postaram się je połączyć.
00:53
And I will try and give you a sense of what the ultimate reboot looks like.
15
41000
4000
Postaram się dać wam poczucie tego, na czym będzie polegał totalny reset.
00:57
Those three trends are
16
45000
2000
Te trzy trendy to
00:59
the ability to engineer cells,
17
47000
2000
możliwość projektowania komórek,
01:01
the ability to engineer tissues,
18
49000
2000
możliwość wytwarzania tkanek i narządów
01:03
and robots.
19
51000
2000
i roboty.
01:05
And somehow it will all make sense.
20
53000
2000
I jakoś to wszystko będzie miało sens.
01:07
But anyway, let's start with the economy.
21
55000
3000
Jednak zacznijmy od gospodarki.
01:10
There's a couple of really big problems that are still sitting there.
22
58000
3000
Przed nami jest kilka naprawdę dużych problemów.
01:13
One is leverage.
23
61000
2000
Pierwszy to dźwignie finansowe.
01:15
And the problem with leverage is
24
63000
2000
Problem z dźwigniami jest taki,
01:17
it makes the U.S. financial system look like this.
25
65000
3000
że przez nie amerykański system finansowy wygląda tak.
01:20
(Laughter)
26
68000
3000
(śmiech)
01:27
So, a normal commercial bank has nine to 10 times leverage.
27
75000
3000
A więc normalny bank komercyjny ma dźwignię na 9 do 10 razy.
01:30
That means for every dollar you deposit, it loans out about nine or 10.
28
78000
3000
To oznacza, że na każdego dolara, którego zostawiasz w banku, on pożycza 9 lub 10.
01:33
A normal investment bank is not a deposit bank,
29
81000
3000
Zwykły bank inwestycyjny, to nie jest bank depozytowy,
01:36
it's an investment bank;
30
84000
2000
to bank inwestycyjny:
01:38
it has 15 to 20 times.
31
86000
2000
on ma dźwignię na 15 do 20 razy.
01:40
It turns out that B of A in September had 32 times.
32
88000
3000
Wychodzi na to, że Bank of America miał we wrześniu dźwignię 32-krotną.
01:43
And your friendly Citibank had 47 times.
33
91000
3000
A przyjacielski Citibank, 47-krotną.
01:46
Oops.
34
94000
2000
Ups.
01:48
That means every bad loan goes bad 47 times over.
35
96000
4000
To znaczy, że każda zła pożyczka, jest zła 47-krotnie.
01:52
And that, of course, is the reason why all of you
36
100000
3000
A to oczywiście jest powód, dla którego Wy wszyscy
01:55
are making such generous and wonderful donations
37
103000
3000
dajecie takie hojne i wspaniałe datki
01:58
to these nice folks.
38
106000
2000
tym miłym ludziom.
02:03
And as you think about that,
39
111000
2000
I gdy o tym myślicie,
02:05
you've got to wonder: so what do banks have in store for you now?
40
113000
3000
musicie się zastanawiać: co mają dla was banki w zanadrzu?
02:11
(Laughter)
41
119000
3000
(śmiech) (na ekranie: "Więcej Dobrego Rżnięcia")
02:20
It ain't pretty.
42
128000
2000
Nie jest dobrze.
02:23
The government, meanwhile, has been acting like Santa Claus.
43
131000
4000
W międzyczasie rząd zachowywał się jak Święty Mikołaj.
02:27
We all love Santa Claus, right?
44
135000
3000
Wszyscy kochamy Świętego Mikołaja, prawda?
02:30
But the problem with Santa Clause is,
45
138000
3000
Jednak problem ze Świętym Mikołajem jest taki,
02:33
if you look at the mandatory spending of what these folks have been doing
46
141000
3000
że jeśli spojrzeć na ustalone wydatki, które rząd wykonywał
02:36
and promising folks,
47
144000
2000
i ludziom obiecywał
02:38
it turned out that in 1967, 38 percent was mandatory spending
48
146000
5000
okazuje się, że w 1967, 38 procent wydatków było na to,
02:43
on what we call "entitlements."
49
151000
3000
co nazywami "uprawnieniami".
02:46
And then by 2007 it was 68 percent.
50
154000
3000
W 2007, było to 68 procent.
02:49
And we weren't supposed to run into 100 percent until about 2030.
51
157000
4000
I nie powinniśmy byli dobić do 100 procent przed rokiem 2030.
02:54
Except we've been so busy giving away a trillion here, a trillion there,
52
162000
3000
Jednak byliśmy tak zajęci wydając miliard tu, miliard tam
02:57
that we've brought that date of reckoning forward
53
165000
3000
że dzień rozrachunku przyjdzie już
03:00
to about 2017.
54
168000
3000
około roku 2017.
03:03
And we thought we were going to be able to lay these debts off on our kids,
55
171000
3000
Myśleliśmy, że będziemy w stanie przenieść te długi na nasze dzieci,
03:06
but, guess what?
56
174000
2000
ale, wiecie co?
03:08
We're going to start to pay them.
57
176000
2000
To my zaczniemy je spłacać.
03:10
And the problem with this stuff is, now that the bill's come due,
58
178000
2000
Problem z tym jest taki, że jak trzeba płacić rachunki,
03:12
it turns out Santa isn't quite as cute when it's summertime.
59
180000
4000
wychodzi na to, że w lecie Mikołaj nie jest już taki słodki.
03:16
Right?
60
184000
2000
Prawda?
03:18
(Laughter)
61
186000
3000
(śmiech)
03:30
Here's some advice from one of the largest investors in the United States.
62
198000
4000
Oto mała rada od jednego z największych inwestorów w USA.
03:34
This guy runs the China Investment Corporation.
63
202000
3000
Ten gość prowadzi China Investment Corporation.
03:37
He is the main buyer of U.S. Treasury bonds.
64
205000
3000
Jest głównym nabywcą amerykańskich obligacji rządowych.
03:40
And he gave an interview in December.
65
208000
3000
W grudniu udzielił wywiadu.
03:43
Here's his first bit of advice.
66
211000
2000
Oto jego pierwsza rada. (na ekranie: "Bądź miły dla państw, które ci pożyczają pieniądze")
03:45
And here's his second bit of advice.
67
213000
3000
Oto kolejna. (na ekranie: "Bardzo chielibyśmy wam pomagać. Jeśli to jest utrzymywalne")
03:50
And, by the way,
68
218000
2000
A przy okazji,
03:52
the Chinese Prime Minister reiterated this at Davos last Sunday.
69
220000
3000
premier Chin powtórzył to w Davos w ostanią niedzielę.
03:55
This stuff is getting serious enough
70
223000
2000
Sprawy robią się na tyle poważne,
03:57
that if we don't start paying attention to the deficit,
71
225000
2000
że jeśli nie zaczniemy bacznie przyglądać się deficytowi,
03:59
we're going to end up losing the dollar.
72
227000
3000
to skończymy tracąc wartość dolara.
04:02
And then all bets are off.
73
230000
3000
A wtedy sytuacja zmienia się drastycznie.
04:05
Let me show you what it looks like.
74
233000
3000
Pokażę Wam jak to wygląda.
04:08
I think I can safely say
75
236000
2000
Z pewnością jestem
04:10
that I'm the only trillionaire in this room.
76
238000
3000
jedynym miliarderem w tej sali.
04:14
This is an actual bill.
77
242000
2000
To prawdziwy banknot.
04:16
And it's 10 triliion dollars.
78
244000
3000
O wartości 10 miliardów dolarów.
04:19
The only problem with this bill is it's not really worth very much.
79
247000
3000
Jedyny problem z tym banknotem jest taki, że nie jest zbyt wiele wart.
04:22
That was eight bucks last week, four bucks this week,
80
250000
3000
W zeszłym tygodniu to było 8 dolców, w tym 4,
04:25
a buck next week.
81
253000
2000
a w przyszłym to będzie dolar.
04:27
And that's what happens to currencies when you don't stand behind them.
82
255000
4000
I właśnie to dzieje się z walutami, jeśli nie mają pokrycia.
04:32
So the next time somebody as cute as this shows up on your doorstep,
83
260000
5000
Więc jeśli następnym razem, ktoś tak słodki pojawi się w Waszych drzwiach,
04:37
and sometimes this creature's called Chrysler and sometimes Ford and sometimes ... whatever you want --
84
265000
7000
czasem taka istota zwie się Chrysler, czasem Ford, a czasem... cokolwiek--
04:44
you've just got to say no.
85
272000
2000
musicie powiedzieć nie.
04:46
And you've got to start banishing a word that's called "entitlement."
86
274000
4000
I musicie zrezygnować ze słowa "nadane".
04:50
And the reason we have to do that in the short term
87
278000
3000
A powód dla którego musimy to wkrótce zrobić jest taki,
04:53
is because we have just run out of cash.
88
281000
3000
że po prostu skończyły się nam pieniądze.
04:56
If you look at the federal budget, this is what it looks like.
89
284000
3000
Jeśli popatrzycie na budżet federalny, to właśnie tak wygląda.
04:59
The orange slice is what's discretionary.
90
287000
3000
Plasterek pomarańczowy to wydatki dyskrecjonalne.
05:02
Everything else is mandated.
91
290000
2000
Cała reszta jest nałożona z góry.
05:05
It makes no difference if we cut out the bridges to Alaska in the overall scheme of things.
92
293000
3000
I nie będzie różnicy w ogólnym rozrachunku, jeśli zlikwidujemy mosty do Alaski.
05:08
So what we have to start thinking about doing
93
296000
3000
Musimy więc zacząć myśleć o
05:11
is capping our medical spending
94
299000
2000
limitowaniu naszych kosztów medycznych
05:13
because that's a monster that's simply going to eat the entire budget.
95
301000
3000
ponieważ ten potwór po prostu zje nasz cały budżet.
05:16
We've got to start thinking about asking people
96
304000
3000
Musimy zacząć myśleć o pytaniu ludzi
05:19
to retire a little bit later.
97
307000
2000
czy przejdą na emeryturę trochę później.
05:22
If you're 60 to 65 you retire on time.
98
310000
3000
Jeśli masz od 60 do 65 lat przejdziesz na emeryturę według rozkładu.
05:25
Your 401(k) just got nailed.
99
313000
2000
Pomimo że twój fundusz emerytalny 401(k) utracił na wartości.
05:27
If you're 50 to 60 we want you to work two years more.
100
315000
3000
Jeśli masz od 50 do 60 lat, chcemy byś pracował o dwa lata dłużej.
05:30
If you're under 50 we want you to work four more years.
101
318000
3000
Jeśli masz poniżej 50, chcemy byś pracował o cztery lata dłużej.
05:33
The reason why that's reasonable is,
102
321000
3000
Powód dla którego to ma sens jest taki,
05:36
when your grandparents were given Social Security,
103
324000
2000
że gdy Wasi dziadkowie otrzymali emeryturę,
05:38
they got it at 65 and were expected to check out at 68.
104
326000
3000
mieli 65 lat i oczekiwano, że dożyją 68.
05:41
Sixty-eight is young today.
105
329000
3000
68 to dzisiaj młody wiek.
05:44
We've also got to cut the military about three percent a year.
106
332000
4000
Musimy też obciąć wydatki na zbrojenia o 3% rocznie.
05:48
We've got to limit other mandatory spending.
107
336000
2000
Musimy też obciąć inne wydatki obowiązkowe.
05:50
We've got to quit borrowing as much,
108
338000
3000
Musimy przestać tyle pożyczać
05:53
because otherwise the interest is going to eat that whole pie.
109
341000
3000
ponieważ odsetki zjedzą cały ten tort.
05:56
And we've got to end up with a smaller government.
110
344000
2000
I musimy mieć mniejszy rząd.
05:58
And if we don't start changing this trend line,
111
346000
3000
I jeśli nie zaczniemy zmieniać tych trendów,
06:01
we are going to lose the dollar
112
349000
2000
stracimy dolara
06:03
and start to look like Iceland.
113
351000
2000
i zaczniemy wyglądać jak Islandia.
06:05
I got what you're thinking.
114
353000
3000
Wiem o czym myślicie.
06:08
This is going to happen when hell freezes over.
115
356000
4000
To się stanie jak piekło zamarznie.
06:13
But let me remind you this December it did snow in Vegas.
116
361000
3000
Jendak pozwólcie, że przypomnę -- tego grudnia śnieg padał w Vegas.
06:18
(Laughter)
117
366000
3000
(śmiech)
06:23
Here's what happens if you don't address this stuff.
118
371000
3000
Oto co się stanie, jeśli pokazane problemy nie zostaną zaadresowane.
06:26
So, Japan had a fiscal real estate crisis
119
374000
3000
Japonia borykała się z kryzysem podatkowym na rynku nieruchomości
06:29
back in the late '80s.
120
377000
2000
pod koniec lat 80.
06:31
And its 225 largest companies today
121
379000
3000
Dzisiaj, 225 największych japońskich firm,
06:34
are worth one quarter of what they were 18 years ago.
122
382000
3000
jest warte jedną czwartą tego co 18 lat temu.
06:37
We don't fix this now,
123
385000
2000
Jeśli teraz się tym nie zajmiemy,
06:39
how would you like to see a Dow 3,500 in 2026?
124
387000
3000
Czy chcielibyście zobaczyć indeks Dow mający 3500 punktów w 2026 roku?
06:42
Because that's the consequence of not dealing with this stuff.
125
390000
3000
Bo właśnie takie są konsekwencje zaniechania tych problemów.
06:45
And unless you want this person
126
393000
3000
I jeśli nie chcecie żeby ten człowiek
06:48
to not just become the CFO of Florida, but the United States,
127
396000
3000
został dyrektorem finansowym nie tylko Florydy, ale całych Stanów,
06:51
we'd better deal with this stuff.
128
399000
3000
lepiej zacznijcie działać.
06:54
That's the short term. That's the flame part.
129
402000
3000
A to wszystko bliska perspektywa. Ten walący się grunt.
06:57
That's the financial crisis.
130
405000
2000
To kryzys finansowy.
06:59
Now, right behind the financial crisis there's a second and bigger wave
131
407000
4000
Jednak, zaraz za kryzysem finansowym czyha druga, większa fala,
07:03
that we need to talk about.
132
411000
1000
o której musimy porozmawiać.
07:04
That wave is much larger, much more powerful,
133
412000
2000
Ta fala jest znacznie większa, o wiele silniejsza,
07:06
and that's of course the wave of technology.
134
414000
3000
i to jest oczywiście fala technologii.
07:09
And what's really important in this stuff is,
135
417000
2000
I co jest naprawdę bardzo ważne,
07:11
as we cut, we also have to grow.
136
419000
2000
to, że mimo cięć budżetowych, musimy się rozrastać.
07:13
Among other things, because startup companies
137
421000
3000
Między innymi dlatego, że nowe firmy
07:16
are .02 percent of U.S. GDP investmentm
138
424000
2000
stanowią 0,02 procenta udziału inwestycji amerykańskiego PKB,
07:18
and they're about 17.8 percent of output.
139
426000
3000
a stanowią około 17,8 procenta zysku.
07:23
It's groups like that in this room that generate the future of the U.S. economy.
140
431000
3000
To grupy takie jak ta zgromadzona na tej sali, tworzą przyszłość amerykańskiej gospodarki.
07:26
And that's what we've got to keep growing.
141
434000
2000
I to w tych obszarach musimy wzrastać.
07:28
We don't have to keep growing these bridges to nowhere.
142
436000
3000
Nie musimy kontynuować budowania mostów donikąd.
07:32
So let's bring a romance novelist into this conversation.
143
440000
4000
Pozwólmy więc włączyć do dyskusji pisarza romantycznego.
07:38
And that's where these three trends come together.
144
446000
5000
(na ekranie: "Będzie czas kiedy pomyślisz że to już koniec... To będzie początek.") To tu łączą się te trzy trendy.
07:43
That's where the ability to engineer microbes,
145
451000
3000
To dzięki możliwości projektowania mikrobów,
07:46
the ability to engineer tissues,
146
454000
2000
tworzenia tkanek i narządów,
07:48
and the ability to engineer robots
147
456000
2000
i tworzenia robotów
07:50
begin to lead to a reboot.
148
458000
2000
pojawia się szansa na nowe rozdanie.
07:52
And let me recap some of the stuff you've seen.
149
460000
2000
Pozwólcie, że podsumuję te rzeczy, które widzieliście wcześniej.
07:54
Craig Venter showed up last year
150
462000
2000
Craig Venter pokazał w zeszłym roku
07:56
and showed you the first fully programmable cell that acts like hardware
151
464000
2000
w pełni programowalną komórkę, która zachowuje się jak sprzęt
07:58
where you can insert DNA and have it boot up as a different species.
152
466000
3000
do którego możecie włożyć DNA, a ona zachowa się jak różne gatunki.
08:01
In parallel, the folks at MIT
153
469000
3000
W międzyczasie ludzie z Instytutu Technologii w Massachusettes,
08:04
have been building a standard registry of biological parts.
154
472000
3000
tworzyli standardowy rejestr elementów biologicznych.
08:07
So think of it as a Radio Shack for biology.
155
475000
3000
Pomyślcie o tym, jako o sklepie z częściami dla biologii.
08:10
You can go out and get your proteins, your RNA, your DNA, whatever.
156
478000
3000
Możecie pójść i wziąć białka, RNA, DNA, cokolwiek.
08:13
And start building stuff.
157
481000
3000
I zacząć budować.
08:16
In 2006 they brought together high school students and college students
158
484000
3000
W 2006 r. zgromadzili licealistów i studentów
08:19
and started to build these little odd creatures.
159
487000
2000
i zaczęli tworzyć te małe dziwaczne kreatury.
08:21
They just happened to be alive instead of circuit boards.
160
489000
3000
Tyle, że były to żywe organizmy, a nie układy scalone.
08:24
Here was one of the first things they built.
161
492000
3000
Oto jedna z pierwszych rzeczy jaką zbudowali.
08:27
So, cells have this cycle.
162
495000
2000
A więc, komórki charakteryzuje ten cykl.
08:29
First they don't grow.
163
497000
2000
Najpierw nie rosną.
08:31
Then they grow exponentially.
164
499000
2000
Potem rosną wykładniczo.
08:33
Then they stop growing.
165
501000
2000
A potem przestają rosnąć.
08:35
Graduate students wanted a way of telling which stage they were in.
166
503000
3000
Studenci chcieli dowiedzieć się, na którym są etapie.
08:38
So they engineered these cells
167
506000
2000
Stworzyli więc takie komórki
08:40
so that when they're growing in the exponential phase,
168
508000
2000
które, gdy znajdowały się w fazie wykładniczego wzrostu,
08:42
they would smell like wintergreen.
169
510000
2000
pachniały jak kwiaty starzęśli rozesłanej.
08:44
And when they stopped growing they would smell like bananas.
170
512000
3000
A kiedy przestały rosnąć, pachniały jak banany.
08:47
And you could tell very easily when your experiment was working
171
515000
3000
I mogliście bardzo łatwo stwierdzić, kiedy wasz eksperyment działał,
08:50
and wasn't, and where it was in the phase.
172
518000
3000
kiedy nie działał i w której był fazie.
08:53
This got a bit more complicated two years later.
173
521000
3000
Dwa lata później projekty stały się bardziej złożone.
08:56
Twenty-one countries came together. Dozens of teams.
174
524000
2000
Zebrało się 21 państw, dziesiątki drużyn.
08:58
They started competing.
175
526000
2000
Rozpoczęła się rywalizacja.
09:00
The team from Rice University started to engineer the substance in red wine
176
528000
5000
Zespół z Rice University rozpoczął wytwarzanie wartościowej substancji odżywczej,
09:05
that makes red wine good for you
177
533000
2000
znajdującej się w czerwonym winie,
09:07
into beer.
178
535000
2000
z piwa.
09:10
So you take resveratrol and you put it into beer.
179
538000
4000
Bierzecie resweratrol i wkładacie go do piwa.
09:14
Of course, one of the judges is wandering by, and he goes,
180
542000
3000
Oczywiście jeden z sędziów przechodząc obok, rzuca:
09:17
"Wow! Cancer-fighting beer! There is a God."
181
545000
4000
"Wow! Piwo zwalczające raka! Bóg istnieje."
09:21
(Laughter)
182
549000
3000
(śmiech)
09:24
The team from Taiwan was a little bit more ambitious.
183
552000
3000
Zespół z Tajwanu był trochę bardziej ambitny.
09:27
They tried to engineer bacterias in such a way
184
555000
3000
Próbowali przeprojektować bakterie tak,
09:30
that they would act as your kidneys.
185
558000
3000
by zachowywały się jak Wasze nerki.
09:33
Four years ago, I showed you this picture.
186
561000
3000
Cztery lata temu, pokazałem Wam ten obrazek.
09:36
And people oohed and ahhed,
187
564000
2000
I ludzie wzdychali,
09:38
because Cliff Tabin had been able to grow an extra wing on a chicken.
188
566000
3000
ponieważ Cliff Tabin był w stanie wyhodować u kurczaka dodatkowe skrzydło.
09:41
And that was very cool stuff back then.
189
569000
3000
Wtedy to był naprawdę świeży temat.
09:44
But now moving from bacterial engineering to tissue engineering,
190
572000
3000
Zmieńmy temat z projektowania bakterii do narządów i tkanek,
09:47
let me show you what's happened in that period of time.
191
575000
3000
pokażę Wam co wydarzyło się przez ten czas.
09:50
Two years ago, you saw this creature.
192
578000
3000
Dwa lata temu, pokazywałem Wam to.
09:53
An almost-extinct animal from Xochimilco, Mexico
193
581000
3000
Zagrożone wyginięciem zwierzę z Xochimilco z Meksyku.
09:56
called an axolotl
194
584000
2000
nazwane axolotl
09:58
that can re-generate its limbs.
195
586000
2000
które może regnerować swoje kończyny.
10:00
You can freeze half its heart. It regrows.
196
588000
2000
Możecie zamrozić połowę jego serca, a ono się zregeneruje.
10:02
You can freeze half the brain. It regrows.
197
590000
2000
Możecie zamrozić połowę mózgu, a on się zregeneruje.
10:04
It's almost like leaving Congress.
198
592000
2000
To prawie jak obecnie odchodzący Kongres.
10:06
(Laughter)
199
594000
3000
(śmiech)
10:12
But now, you don't have to have the animal itself to regenerate,
200
600000
3000
Jednak teraz, nie musicie mieć całego zwierzęcia do regeneracji,
10:15
because you can build cloned mice molars in Petri dishes.
201
603000
5000
ponieważ możecie stworzyć sklonowane zęby myszy w szalkach Petriego.
10:21
And, of course if you can build mice molars in Petri dishes,
202
609000
4000
I oczywiście, jeśli możecie zbudować zęby trzonowe myszy,
10:25
you can grow human molars in Petri dishes.
203
613000
3000
możecie też stworzyć ludzkie zęby trzonowe.
10:28
This should not surprise you, right?
204
616000
2000
To nie powinno Was zdziwić, prawda?
10:30
I mean, you're born with no teeth.
205
618000
2000
Rodzicie się bez zębów.
10:32
You give away all your teeth to the tooth fairy.
206
620000
3000
Odkładacie wszystkie swoje zęby pod poduszkę.
10:35
You re-grow a set of teeth.
207
623000
2000
I wyrasta Wam nowy zestaw zębów.
10:37
But then if you lose one of those second set of teeth, they don't regrow,
208
625000
3000
Jednak później, jeśli stracicie ten drugi zestaw, to zęby już nie rosną,
10:40
unless, if you're a lawyer.
209
628000
2000
no chyba, że jesteś prawnikiem.
10:42
(Laughter)
210
630000
4000
(śmiech).
10:46
But, of course, for most of us,
211
634000
3000
Jednak, oczywiście, większość z nas
10:49
we know how to grow teeth, and therefore we can take adult stem teeth,
212
637000
3000
wie jak mają rosnąć zęby, w związku z tym możemy wziąć dorosły pień zęba,
10:52
put them on a biodegradable mold, re-grow a tooth,
213
640000
3000
umieścić go w biodegradowalnej matrycy, wyhodować ząb
10:55
and simply implant it.
214
643000
1000
a potem po prostu założyć implant.
10:56
And we can do it with other things.
215
644000
3000
To samo możemy zrobić z innymi rzeczami.
10:59
So, a Spanish woman who was dying of T.B. had a donor trachea,
216
647000
5000
A więc, Hiszpanka umierająca na gruźlicę, otrzymała tchawicę od dawcy,
11:04
they took all the cells off the trachea,
217
652000
2000
naukowcy zebrali wszystkie komórki z tej tchawicy
11:06
they spraypainted her stem cells onto that cartilage.
218
654000
3000
i "posprejowali" pozostającą chrząstkę komórkami macierzystymi pacjentki.
11:09
She regrew her own trachea,
219
657000
2000
Wyhodowano jej nową własną tchawicę,
11:11
and 72 hours later it was implanted.
220
659000
3000
która została wszczepiona 72-godziny później.
11:14
She's now running around with her kids.
221
662000
2000
Teraz ta kobieta bawi się z własnymi dziećmi.
11:16
This is going on in Tony Atala's lab in Wake Forest
222
664000
3000
To wszystko dzieje się w laboratorium Tony'ego Altala w Wake Forest,
11:19
where he is re-growing ears for injured soldiers,
223
667000
3000
gdzie hoduje on uszy dla rannych żołnierzy,
11:22
and he's also re-growing bladders.
224
670000
4000
hoduje tam także pęcherze.
11:26
So there are now nine women walking around Boston
225
674000
3000
W Bostonie jest teraz dziewięć kobiet,
11:29
with re-grown bladders,
226
677000
2000
które mają wyhodowane pęcherze,
11:31
which is much more pleasant than walking around with a whole bunch of plastic bags
227
679000
2000
to znacznie przyjemniejsze niż noszenie ze sobą torebek plastikowych
11:33
for the rest of your life.
228
681000
2000
do końca życia.
11:35
This is kind of getting boring, right?
229
683000
3000
To wszystko robi się trochę nudne, prawda?
11:38
I mean, you understand where this story's going.
230
686000
2000
To znaczy, wiecie dokąd zmierza ta historia.
11:40
But, I mean it gets more interesting.
231
688000
2000
Jednak, temat robi się znacznie bardziej interesujący.
11:42
Last year, this group was able to take all the cells off a heart,
232
690000
4000
W ubiegłym roku, ci naukowcy byli w stanie ściągnąć wszystkie komórki z serca,
11:46
leaving just the cartilage.
233
694000
3000
pozostawiając jedynie chrząstki.
11:49
Then, they sprayed stem cells onto that heart, from a mouse.
234
697000
2000
Następnie, posprejowali to serce komórkami macierzystymi myszy.
11:51
Those stem cells self-organized, and that heart started to beat.
235
699000
4000
Te komórki macierzyste się zorganizowały i serce zaczęło bić.
11:55
Life happens.
236
703000
3000
Tak powstaje życie.
11:59
This may be one of the ultimate papers.
237
707000
3000
To może być jedna z najważniejszych publikacji.
12:02
This was done in Japan and in the U.S., published at the same time,
238
710000
3000
Udało się tego dokonać w tym samym czasie w Japonii i USA,
12:05
and it rebooted skin cells into stem cells, last year.
239
713000
4000
przeobrażono tam komórki skóry w komórki macierzyste.
12:10
That meant that you can take the stuff right here,
240
718000
3000
Oznacza to, że możesz wziąć coś stąd,
12:13
and turn it into almost anything in your body.
241
721000
2000
i przekształcić w praktycznie wszystko ze swojego ciała.
12:15
And this is becoming common, it's moving very quickly,
242
723000
3000
To staje się powszechne, rozwija się bardzo szybko,
12:18
it's moving in a whole series of places.
243
726000
3000
i przenosi się do nowych obszarów nauki.
12:22
Third trend: robots.
244
730000
2000
Trend numer trzy : roboty.
12:25
Those of us of a certain age grew up expecting that by now
245
733000
3000
Ci z nas, którzy mają już swoje lata, dorastali w przekonaniu,
12:28
we would have Rosie the Robot from "The Jetsons" in our house.
246
736000
4000
że będziemy mogli mieć robota Rosie z "Jetsonów" w naszych domach.
12:32
And all we've got is a Roomba.
247
740000
3000
A wszystko co dostaliśmy, to Roomba.
12:35
(Laughter)
248
743000
3000
(śmiech)
12:38
We also thought we'd have this robot to warn us of danger.
249
746000
4000
Myśleliśmy też, że będziemy mieli roboty, które będą nas ostrzegać przed niebezpieczeństwem.
12:42
Didn't happen.
250
750000
2000
Tak się nie stało.
12:44
And these were robots engineered for a flat world, right?
251
752000
3000
I te roboty były projektowane dla płaskiego świata, prawda?
12:47
So, Rosie runs around on skates
252
755000
2000
Więc, Rosie jeździ na wrotkach,
12:49
and the other one ran on flat threads.
253
757000
2000
a ten drugi na gąsienicach.
12:52
If you don't have a flat world, that's not good,
254
760000
2000
Jeśli świat nie jest płaski, to nie za dobrze,
12:54
which is why the robot's we're designing today are a little different.
255
762000
5000
dlatego roboty projektowane dzisiaj są trochę inne.
13:00
This is Boston Dynamics' "BigDog."
256
768000
2000
To "DużyPies" z Boston Dynamics.
13:05
And this is about as close as you can get to a physical Turing test.
257
773000
3000
I to już naprawdę bardzo blisko do fizycznego testu Turinga.
13:08
O.K., so let me remind you, a Turing test is where you've got a wall,
258
776000
4000
W ramach przypomnienia, test Turinga jest wtedy, gdy masz ścianę
13:12
you're talking to somebody on the other side of the wall,
259
780000
2000
mówisz do kogoś po drugiej stronie ściany
13:14
and when you don't know if that thing is human or animal --
260
782000
3000
i jeśli nie wiesz czy to do czego mówisz to człowiek czy zwierzę --
13:17
that's when computers have reached human intelligence.
261
785000
4000
to znak, że komputer osiągnął ludzką inteligencję.
13:21
This is not an intelligence Turing rest,
262
789000
3000
To nie jest test Turinga na inteligencję,
13:24
but this is as close as you can get to a physical Turing test.
263
792000
3000
ale jest to najbliżej fizycznego testu Turinga jak tylko można się dostać.
13:27
And this stuff is moving very quickly,
264
795000
2000
A te rzeczy poruszają się do przodu bardzo szybko
13:29
and by the way, that thing can carry about 350 pounds of weight.
265
797000
4000
i przy okazji, to urządzenie może przenosić ponad 150 kilogramów wagi.
13:34
These are not the only interesting robots.
266
802000
3000
To nie są jedyne interesujące roboty.
13:37
You've also got flies, the size of flies,
267
805000
2000
Mamy już muchy, wielkości much,
13:39
that are being made by Robert Wood at Harvard.
268
807000
3000
tworzone przez Roberta Wooda z Harvardu.
13:42
You've got Stickybots that are being made at Stanford.
269
810000
3000
Mamy Stickyboty, tworzone na Stanfordzie.
13:45
And as you bring these things together,
270
813000
3000
I kiedy połączycie te rzeczy razem,
13:48
as you bring cells, biological tissue engineering and mechanics together,
271
816000
6000
połączycie komórki, biologiczne projektowanie narządów i mechanikę razem,
13:54
you begin to get some really odd questions.
272
822000
3000
to zaczniecie zadawać całkiem dziwne pytania.
13:57
In the last Olympics, this gentleman,
273
825000
2000
Na poprzedniej Olimipadzie, ten mężczyzna,
13:59
who had several world records in the Special Olympics,
274
827000
4000
który zdobył kilka rekordów świata na Olimipadzie Specjalnej,
14:03
tried to run in the normal Olympics.
275
831000
2000
chciał pobiec w normalnej Olimpiadzie.
14:05
The only issue with Oscar Pistorius
276
833000
2000
Jedyny problem z Oscarem Pistoriusem
14:07
is he was born without bones in the lower part of his legs.
277
835000
4000
jest taki, że urodził się bez kości w dolnych cześciach nóg.
14:11
He came within about a second of qualifying.
278
839000
2000
Przybiegł około sekundę za późno by się zakwalifikować.
14:13
He sued to be allowed to run,
279
841000
3000
Walczył w sądzie o zezwolenie mu uczestnictwa
14:16
and he won the suit,
280
844000
2000
i wygrał proces,
14:18
but didn't qualify by time.
281
846000
2000
jednak nie zakwalifikował się, ze względu na czas.
14:20
Next Olympics, you can bet that Oscar, or one of Oscar's successors,
282
848000
5000
Na następnej Olimpiadze, możecie się założyć, że Oskar, lub jego następca,
14:25
is going to make the time.
283
853000
2000
dobiegnie na czas.
14:27
And two or three Olympics after that, they are going to be unbeatable.
284
855000
3000
A dwie albo trzy Olimpiady później, będą niepokonani.
14:30
And as you bring these trends together, and as you think of what it means
285
858000
5000
I jeśli połączycie te trendy razem, pomyślicie co to może naprawdę znaczyć,
14:35
to take people who are profoundly deaf, who can now begin to hear --
286
863000
4000
wziąć ludzi zupełnie głuchych, którzy teraz zaczynają słyszeć --
14:39
I mean, remember the evolution of hearing aids, right?
287
867000
3000
Pamiętacie rozwój aparatów słuchowych?
14:42
I mean, your grandparents had these great big cones,
288
870000
3000
Wasi dziadkowie nosili te duże rogi,
14:45
and then your parents had these odd boxes
289
873000
2000
wasi rodzice nosili te dziwne pudełeczka,
14:47
that would squawk at odd times during dinner,
290
875000
2000
które czasem zaskrzeczały podczas obiadu,
14:49
and now we have these little buds that nobody sees.
291
877000
2000
teraz mamy te małe słuchawki w uszach, których nikt nie zauważa.
14:51
And now you have cochlear implants
292
879000
2000
Teraz mamy też implanty
14:53
that go into people's heads and allow the deaf to begin to hear.
293
881000
5000
które znajdują się wewnątrz głowy i pozwalają głuchym słyszeć.
14:58
Now, they can't hear as well as you and I can.
294
886000
2000
Oczywiście teraz nie słyszą tak dobrze jak ja czy Ty.
15:00
But, in 10 or 15 machine generations they will,
295
888000
3000
Jednak, za 10 czy 15 generacji tych urządzeń, zaczną,
15:03
and these are machine generations, not human generations.
296
891000
2000
tu chodzi o generacje urządzeń, a nie ludzkie.
15:06
And about two or three years after they can hear as well as you and I can,
297
894000
4000
A dwa czy trzy lata później będą słyszeć znacznie lepiej niż ja czy Ty,
15:10
they'll be able to hear maybe how bats sing, or how whales talk,
298
898000
4000
być może usłyszą jak śpiewają nietoperze, czy jak rozmawiają wieloryby,
15:14
or how dogs talk, and other types of tonal scales.
299
902000
3000
jak porozumiewają się psy, i inne rodzaje skal tonalnych.
15:17
They'll be able to focus their hearing,
300
905000
2000
Będą w stanie skupić swój słuch,
15:19
they'll be able to increase the sensitivity, decrease the sensitivity,
301
907000
3000
zwiększyć lub zmniejszyć jego czułość,
15:22
do a series of things that we can't do.
302
910000
2000
robić rzeczy, których my nie możemy robić.
15:24
And the same thing is happening in eyes.
303
912000
2000
Te same rzeczy dzieją się w przypadku wzroku.
15:27
This is a group in Germany that's beginning to engineer eyes
304
915000
3000
W Niemczech jest grupa naukowców, która przeprojektowuje oczy
15:30
so that people who are blind can begin to see light and dark.
305
918000
4000
i ludzie, którzy są niewidomi widzą światło i ciemność.
15:34
Very primitive.
306
922000
2000
Bardzo prymitywne.
15:36
And then they'll be able to see shape.
307
924000
2000
Niebawem ujrzą kształty.
15:38
And then they'll be able to see color, and then they'll be able to see in definition,
308
926000
3000
Następnie dostrzegą kolory, później szczegóły,
15:41
and one day, they'll see as well as you and I can.
309
929000
3000
a któregoś dnia, będą widzieć tak dobrze jak Ty czy ja.
15:44
And a couple of years after that, they'll be able to see in ultraviolet,
310
932000
3000
A kilka lat później, będą w stanie widzieć w ultrafiolecie,
15:47
they'll be able to see in infrared, they'll be able to focus their eyes,
311
935000
2000
będą w stanie widzieć w podczerwieni, będą w stanie skupić swój wzrok,
15:49
they'll be able to come into a microfocus.
312
937000
3000
będą w stanie dostrzec szczegóły w skali mikro.
15:52
They'll do stuff you and I can't do.
313
940000
2000
Będą widzieć to, czego Ty i ja nie jesteśmy w stanie.
15:55
All of these things are coming together,
314
943000
2000
Wszystkie te rzeczy schodzą się razem,
15:57
and it's a particularly important thing to understand,
315
945000
4000
i bardzo ważną rzeczą do zrozumienia jest,
16:01
as we worry about the flames of the present,
316
949000
3000
abyśmy myśląc o problemach współczesności,
16:04
to keep an eye on the future.
317
952000
3000
nie zapomnieli co szykuje się w przyszłości.
16:07
And, of course, the future is looking back 200 years,
318
955000
3000
Oczywiście, przyszłość to także spojrzenie 200 lat wstecz,
16:10
because next week is the 200th anniversary of Darwin's birth.
319
958000
4000
ponieważ w następnym tygodniu są 200 urodziny Darwina.
16:14
And it's the 150th anniversary of the publication of "The Origin of Species."
320
962000
6000
I 150 lat od pierwszej publikacji "O pochodzeniu gatunków".
16:20
And Darwin, of course, argued that evolution is a natural state.
321
968000
4000
Darwin, uważał oczywiście, że ewolucja jest stanem naturalnym.
16:24
It is a natural state in everything that is alive, including hominids.
322
972000
6000
Jest stanem naturalnym we wszystkim co żyje, także w hominidach.
16:30
There have actually been 22 species of hominids
323
978000
5000
Do tej pory odnotowano około 22 rodzajów hominidów
16:35
that have been around, have evolved, have wandered in different places,
324
983000
4000
które istniały, ewoluowały, pojawiały się w różnych miejscach,
16:39
have gone extinct.
325
987000
2000
a w końcu wyginęły.
16:41
It is common for hominids to evolve.
326
989000
5000
Wśród hominidów ewolucja jest powszechna.
16:46
And that's the reason why, as you look at the hominid fossil record,
327
994000
3000
To jeden z powodów, że gdy patrzysz na ślady wykopalisk po hominidach,
16:49
erectus, and heidelbergensis, and floresiensis, and Neanderthals,
328
997000
8000
erectusie, heildelbergensis, floresiensis i neandertalczyku,
16:57
and Homo sapiens, all overlap.
329
1005000
4000
i Homo sapiens, wszystkie nachodzą czasowo na siebie.
17:02
The common state of affairs is to have overlapping versions of hominids,
330
1010000
5000
Normalnym stanem rzeczy było to, że różne wersje hominidów, żyły ze sobą,
17:07
not one.
331
1015000
2000
a nie tylko jeden.
17:09
And as you think of the implications of that,
332
1017000
2000
A jak ty rozważasz tego implikacje,
17:11
here's a brief history of the universe.
333
1019000
2000
oto szybka historia wszechświata.
17:13
The universe was created 13.7 billion years ago,
334
1021000
3000
Wszechświat powstał 13,7 milarda lat temu
17:16
and then you created all the stars, and all the planets,
335
1024000
2000
wtedy powstały wszystkie gwiazdy, wszystkie planety,
17:18
and all the galaxies, and all the Milky Ways.
336
1026000
2000
wszystkie galaktyki, wszystkie Drogi Mleczne.
17:20
And then you created Earth about 4.5 billion years ago,
337
1028000
3000
Ziemia powstała 4,5 milarda lat temu,
17:23
and then you got life about four billion years ago,
338
1031000
3000
życie pojawiło się ok. 4 miliardy lat temu,
17:26
and then you got hominids about 0.006 billion years ago,
339
1034000
4000
i hominidy, które pojawiły się ok 0,006 miliarda lat temu.
17:30
and then you got our version of hominids about 0.0015 billion years ago.
340
1038000
5000
A potem nasza wersja hominidów: około 0,0015 miliarda la temu.
17:35
Ta-dah!
341
1043000
2000
Voila!!
17:37
Maybe the reason for thr creation of the universe,
342
1045000
2000
Być może, powodem powstania wszechświata,
17:39
and all the galaxies, and all the planets, and all the energy,
343
1047000
3000
wszystkich galaktyk, planet, całej tej energii,
17:42
and all the dark energy, and all the rest of stuff
344
1050000
2000
całej ciemnej energii i wszystkiego innego,
17:44
is to create what's in this room.
345
1052000
4000
było stworzenie tego co stoi w tym pomieszczeniu.
17:48
Maybe not.
346
1056000
2000
A może nie.
17:51
That would be a mildly arrogant viewpoint.
347
1059000
3000
To byłoby troszkę aroganckie podejście.
17:54
(Laughter)
348
1062000
4000
(śmiech)
17:59
So, if that's not the purpose of the universe, then what's next?
349
1067000
3000
Więc, jeśli nie to jest celem wszechświata, to co dalej?
18:04
(Laughter)
350
1072000
4000
(śmiech)
18:08
I think what we're going to see is we're going to see a different species of hominid.
351
1076000
4000
Myślę, że zobaczymy niebawem inne gatunki hominidów.
18:13
I think we're going to move from a Homo sapiens into a Homo evolutis.
352
1081000
4000
Myślę, że z Homo Sapiens, staniemy się Homo Evolutis.
18:17
And I think this isn't 1,000 years out.
353
1085000
2000
I nie jest to kwestia 1000 lat.
18:19
I think most of us are going to glance at it,
354
1087000
3000
Myślę, że większość z nas tego doświadczy,
18:22
and our grandchildren are going to begin to live it.
355
1090000
2000
a nasze wnuki, będą z tym żyły na codzień.
18:24
And a Homo evolutis brings together these three trends
356
1092000
3000
Homo Evolutis łączy w sobie te trzy trendy
18:27
into a hominid that takes direct and deliberate control
357
1095000
3000
w hominidzie, który celowo i bezpośrednio bierze kontrolę
18:30
over the evolution of his species, her species and other species.
358
1098000
4000
nad ewolucją swego gatunku i wszystkich innych gatunków.
18:35
And that, of course, would be the ultimate reboot.
359
1103000
4000
A to, oczywiście, będzie zmianą fundamentalną.
18:39
Thank you very much.
360
1107000
2000
Bardzo dziękuję.
18:41
(Applause)
361
1109000
3000
(brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com